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近年来，这种基于大数据的信用风险评估框架（远不能称为主流的信用评估方法）被国内外多家互联网金融机构采用，如德国的Kreditech、美国的Kabbage，以及国内近获得IDG公司A首轮万元投资的闪银（Wecash）等，对传统的信用体系形成了冲击。如表2所示，将这种将基于大数据技术的信用评估体系和传统信用评估（以美国的征信体系为例）相比，发现主要的区别有以下几个方面。

许昌备案公示信用评估报告资料,根据FICO评分将服务人群分为四个区间，并对应不同的金融服务机构。信用记录不完整或者不够完善的个人消费者，依据传统信用评估体系（FICO评分），往往很难被传统金融服务机构所覆盖，即使在金融体系发达的美国也无法获得常规的金融服务，或者需要付出很大的代价才能获得常规的金融服务。传统的FICO评分模型的基本思想是比较借款人信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支，甚至申请破产等各种陷入财务困境的借款人的发展趋势是否相似。如图2所示，它主要从五个方面考察用户的信贷资质。但随着信贷业务的进一步开展，FICO信用评分由于单一的标准、严苛的门槛和片面的评估结果而饱受诟病。传统的信用评估模型虽然在进行信用风险管理过程中发挥了很大的作用，如曾经促进了美国房贷市场的飞速发展。但在大数据背景下个人消费者出现许多信息维度，如电子商务、社交网络和搜索行为等，传统信用评估模型解决题的能力越来越受限。

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